原理解析 | Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理

文章目录：

1. Apache Flink 应用程序中的 Exactly-Once 语义
2. Flink 应用程序端到端的 Exactly-Once 语义
3. 示例 Flink 应用程序启动预提交阶段
4. 在 Flink 中实现两阶段提交 Operator
5. 总结

Apache Flink 自2017年12月发布的1.4.0版本开始，为流计算引入了一个重要的里程碑特性：TwoPhaseCommitSinkFunction（相关的Jira）。它提取了两阶段提交协议的通用逻辑，使得通过Flink来构建端到端的Exactly-Once程序成为可能。同时支持一些数据源（source）和输出端（sink），包括Apache Kafka 0.11及更高版本。它提供了一个抽象层，用户只需要实现少数方法就能实现端到端的Exactly-Once语义。

有关TwoPhaseCommitSinkFunction的使用详见文档: TwoPhaseCommitSinkFunction。或者可以直接阅读Kafka 0.11 sink的文档: kafka。

接下来会详细分析这个新功能以及Flink的实现逻辑，分为如下几点。

• 描述Flink checkpoint机制是如何保证Flink程序结果的Exactly-Once的
• 显示Flink如何通过两阶段提交协议与数据源和数据输出端交互，以提供端到端的Exactly-Once保证
• 通过一个简单的示例，了解如何使用TwoPhaseCommitSinkFunction实现Exactly-Once的文件输出

一、Apache Flink应用程序中的Exactly-Once语义

当我们说『Exactly-Once』时，指的是每个输入的事件只影响最终结果一次。即使机器或软件出现故障，既没有重复数据，也不会丢数据。

Flink很久之前就提供了Exactly-Once语义。在过去几年中，我们对Flink的checkpoint机制有过深入的描述，这是Flink有能力提供Exactly-Once语义的核心。Flink文档还提供了该功能的全面概述。

在继续之前，先看下对checkpoint机制的简要介绍，这对理解后面的主题至关重要。

• 次checkpoint是以下内容的一致性快照：
• 应用程序的当前状态
• 输入流的位置

Flink可以配置一个固定的时间点，定期产生checkpoint，将checkpoint的数据写入持久存储系统，例如S3或HDFS。将checkpoint数据写入持久存储是异步发生的，这意味着Flink应用程序在checkpoint过程中可以继续处理数据。

如果发生机器或软件故障，重新启动后，Flink应用程序将从最新的checkpoint点恢复处理； Flink会恢复应用程序状态，将输入流回滚到上次checkpoint保存的位置，然后重新开始运行。这意味着Flink可以像从未发生过故障一样计算结果。

在Flink 1.4.0之前，Exactly-Once语义仅限于Flink应用程序内部，并没有扩展到Flink数据处理完后发送的大多数外部系统。Flink应用程序与各种数据输出端进行交互，开发人员需要有能力自己维护组件的上下文来保证Exactly-Once语义。

为了提供端到端的Exactly-Once语义 – 也就是说，除了Flink应用程序内部，Flink写入的外部系统也需要能满足Exactly-Once语义 – 这些外部系统必须提供提交或回滚的方法，然后通过Flink的checkpoint机制来协调。

分布式系统中，协调提交和回滚的常用方法是两阶段提交协议。在下一节中，我们将讨论Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction是如何利用两阶段提交协议来提供端到端的Exactly-Once语义。

二、Flink应用程序端到端的Exactly-Once语义

我们将介绍两阶段提交协议，以及它如何在一个读写Kafka的Flink程序中实现端到端的Exactly-Once语义。Kafka是一个流行的消息中间件，经常与Flink一起使用。Kafka在最近的0.11版本中添加了对事务的支持。这意味着现在通过Flink读写Kafaka，并提供端到端的Exactly-Once语义有了必要的支持。

Flink对端到端的Exactly-Once语义的支持不仅局限于Kafka，您可以将它与任何一个提供了必要的协调机制的源/输出端一起使用。例如Pravega，来自DELL/EMC的开源流媒体存储系统，通过Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction也能支持端到端的Exactly-Once语义。

在今天讨论的这个示例程序中，我们有：

• 从Kafka读取的数据源（Flink内置的KafkaConsumer）
• 窗口聚合
• 将数据写回Kafka的数据输出端（Flink内置的KafkaProducer）

要使数据输出端提供Exactly-Once保证，它必须将所有数据通过一个事务提交给Kafka。提交捆绑了两个checkpoint之间的所有要写入的数据。这可确保在发生故障时能回滚写入的数据。但是在分布式系统中，通常会有多个并发运行的写入任务的，简单的提交或回滚是不够的，因为所有组件必须在提交或回滚时“一致”才能确保一致的结果。Flink使用两阶段提交协议及预提交阶段来解决这个问题。

在checkpoint开始的时候，即两阶段提交协议的“预提交”阶段。当checkpoint开始时，Flink的JobManager会将checkpoint barrier（将数据流中的记录分为进入当前checkpoint与进入下一个checkpoint）注入数据流。

brarrier在operator之间传递。对于每一个operator，它触发operator的状态快照写入到state backend。

数据源保存了消费Kafka的偏移量(offset)，之后将checkpoint barrier传递给下一个operator。

这种方式仅适用于operator具有『内部』状态。所谓内部状态，是指Flink state backend保存和管理的 -例如，第二个operator中window聚合算出来的sum值。当一个进程有它的内部状态的时候，除了在checkpoint之前需要将数据变更写入到state backend，不需要在预提交阶段执行任何其他操作。Flink负责在checkpoint成功的情况下正确提交这些写入，或者在出现故障时中止这些写入。

三、示例Flink应用程序启动预提交阶段

但是，当进程具有『外部』状态时，需要作些额外的处理。外部状态通常以写入外部系统（如Kafka）的形式出现。在这种情况下，为了提供Exactly-Once保证，外部系统必须支持事务，这样才能和两阶段提交协议集成。

在本文示例中的数据需要写入Kafka，因此数据输出端（Data Sink）有外部状态。在这种情况下，在预提交阶段，除了将其状态写入state backend之外，数据输出端还必须预先提交其外部事务。

当checkpoint barrier在所有operator都传递了一遍，并且触发的checkpoint回调成功完成时，预提交阶段就结束了。所有触发的状态快照都被视为该checkpoint的一部分。checkpoint是整个应用程序状态的快照，包括预先提交的外部状态。如果发生故障，我们可以回滚到上次成功完成快照的时间点。

下一步是通知所有operator，checkpoint已经成功了。这是两阶段提交协议的提交阶段，JobManager为应用程序中的每个operator发出checkpoint已完成的回调。

数据源和 widnow operator没有外部状态，因此在提交阶段，这些operator不必执行任何操作。但是，数据输出端（Data Sink）拥有外部状态，此时应该提交外部事务。

我们对上述知识点总结下：

• 旦所有operator完成预提交，就提交一个commit。
• 如果至少有一个预提交失败，则所有其他提交都将中止，我们将回滚到上一个成功完成的checkpoint。
• 在预提交成功之后，提交的commit需要保证最终成功 – operator和外部系统都需要保障这点。如果commit失败（例如，由于间歇性网络问题），整个Flink应用程序将失败，应用程序将根据用户的重启策略重新启动，还会尝试再提交。这个过程至关重要，因为如果commit最终没有成功，将会导致数据丢失。

因此，我们可以确定所有operator都同意checkpoint的最终结果：所有operator都同意数据已提交，或提交被中止并回滚。

四、在Flink中实现两阶段提交Operator

完整的实现两阶段提交协议可能有点复杂，这就是为什么Flink将它的通用逻辑提取到抽象类TwoPhaseCommitSinkFunction中的原因。

接下来基于输出到文件的简单示例，说明如何使用TwoPhaseCommitSinkFunction。用户只需要实现四个函数，就能为数据输出端实现Exactly-Once语义：

• beginTransaction – 在事务开始前，我们在目标文件系统的临时目录中创建一个临时文件。随后，我们可以在处理数据时将数据写入此文件。
• preCommit – 在预提交阶段，我们刷新文件到存储，关闭文件，不再重新写入。我们还将为属于下一个checkpoint的任何后续文件写入启动一个新的事务。
• commit – 在提交阶段，我们将预提交阶段的文件原子地移动到真正的目标目录。需要注意的是，这会增加输出数据可见性的延迟。
• abort – 在中止阶段，我们删除临时文件。

我们知道，如果发生任何故障，Flink会将应用程序的状态恢复到最新的一次checkpoint点。一种极端的情况是，预提交成功了，但在这次commit的通知到达operator之前发生了故障。在这种情况下，Flink会将operator的状态恢复到已经预提交，但尚未真正提交的状态。

我们需要在预提交阶段保存足够多的信息到checkpoint状态中，以便在重启后能正确的中止或提交事务。在这个例子中，这些信息是临时文件和目标目录的路径。

TwoPhaseCommitSinkFunction已经把这种情况考虑在内了，并且在从checkpoint点恢复状态时，会优先发出一个commit。我们需要以幂等方式实现提交，一般来说，这并不难。在这个示例中，我们可以识别出这样的情况：临时文件不在临时目录中，但已经移动到目标目录了。

在TwoPhaseCommitSinkFunction中，还有一些其他边界情况也会考虑在内，请参考Flink文档了解更多信息。

总结

总结下本文涉及的一些要点：

• Flink的checkpoint机制是支持两阶段提交协议并提供端到端的Exactly-Once语义的基础。
• 这个方案的优点是: Flink不像其他一些系统那样，通过网络传输存储数据 – 不需要像大多数批处理程序那样将计算的每个阶段写入磁盘。
• Flink的TwoPhaseCommitSinkFunction提取了两阶段提交协议的通用逻辑，基于此将Flink和支持事务的外部系统结合，构建端到端的Exactly-Once成为可能。
• 从Flink 1.4.0开始，Pravega和Kafka 0.11 producer都提供了Exactly-Once语义；Kafka在0.11版本首次引入了事务，为在Flink程序中使用Kafka producer提供Exactly-Once语义提供了可能性。
• Kafaka 0.11 producer的事务是在TwoPhaseCommitSinkFunction基础上实现的，和at-least-once producer相比只增加了非常低的开销。

这是个令人兴奋的功能，期待Flink TwoPhaseCommitSinkFunction在未来支持更多的数据接收端。

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作者：Piotr Nowojski

翻译| 周凯波

周凯波，阿里巴巴技术专家，四川大学硕士，2010年毕业后加入阿里搜索事业部，从事搜索离线平台的研发工作，参与将搜索后台数据处理架构从MapReduce到Flink的重构。目前在阿里计算平台事业部，专注于基于Flink的一站式计算平台的建设。